「自然言語処理」に関連する技術ブログ

企業やコミュニティが発信する「自然言語処理」に関連する技術ブログの一覧です。

RAGを活用した Stable Diffusion のプロンプト改善

テキストからの画像生成 (text-to-Image) は、AIの急速に成長している分野であり、メディアとエンターテインメント、ゲーム、eコマース製品の視覚化、広告とマーケティング、建築設計と視覚化、芸術作品、医療画像など、さまざまな分野で応用されています。 Stable Diffusion は、text-to-Image モデルで、高品質の画像を数秒で作成できます。AWSは2022 年 11 月に、モデル、アルゴ

AIと機械学習、ディープラーニング(深層学習)の違いとは

AIと機械学習、ディープラーニング(深層学習)の違いとは 2020.11.12公開 2024.1.31更新 概 要 AI、機械学習、ディープラーニングは同時に語られることが多いですが、これらはAIの一つの技術領域として機械学習があり、機械学習の一つの技術としてディープラーニングがあるというカテゴリ関係にあります。近年AIがブームになっているのは、機械学習の一手法としてデ

音声認識AIのいま。その技術や事例を知る

音声認識AIのいま。その技術や事例を知る 2020.12.1公開 2024.1.29更新 概 要 AI技術はさまざまな分野での活用が進められており、中でも私たちの生活の中にも広く浸透している技術が音声認識AIです。音声認識AIの大まかな仕組みや使用されている技術、実際の活用事例を紹介します。 目 次 ・ 音声認識とは  ・ 音声認識AIがもたらす効果  ・ 音声認識の仕組み  ・ 音

事例から知る。機械学習の基礎と活用事例

事例から知る。機械学習の基礎と活用事例 2020.11.12公開 2024.1.26更新 概 要 人間の知能を模したコンピュータ技術と言われるAIの領域のうち、特に知られる技術が機械学習です。機械学習はコンピュータ自身が予測や分類などのパターンを学習していく技術で、すでにさまざまなサービスとして世の中で活用されています。機械学習について理解を深めながら、実際に私

自然言語処理で e コマースサイトにおける検索精度を向上させ収益改善に繋げる

e コマースサイトは、機敏で正確、そして何よりもユーザーフレンドリーであるべきです。しかし、e コマースサイトの検索パフォーマンスの歴史は、顧客と小売業者のどちらも満足させていない現実を物語っています。 Baymard Institute によると、「全 e コマースサイトのうち 61% が、 ユーザーの検索語句にそぐわない検索結果を表示している」ため、顧客は新しい検索語

GPT-4を使って「やさしい日本語」へ言い換えてみよう

この記事は、 NTTコミュニケーションズ Advent Calendar 2023  20日目の記事です。 はじめに こんにちは。 コミュニケーション&アプリケーションサービス部の吉仲です。 新卒2年目で、普段はB向け/C向けメールシステムと文書要約APIサービスの開発・運用に関する業務に取り組んでいます。 今回は、昨年から引き続き話題の生成AIのひとつ、大規模言語モデル (LLM: Large Language

誤字脱字検出モデルをHugging Face Hubに公開しました

要約 Hugging Face にリクルートの組織ページを作りました 誤字脱字検出モデルを開発し、Hugging Face Hub に公開しました テストデータに対

数式を追う!Transformerにおけるattention

本記事は、「LabBaseテックカレンダー Advent Calendar 2023」 15日目の記事です。 https://qiita.com/advent-calendar/2023/labbase はじめに 株式会社LabBaseでインターンをしている佐藤拓真と申します。 本記事では、attentionについて、特にTransformerにおいて使用されている形 に注目して、数式を追った理論的な理解をすること を目指します。 数式やその解説は、『自然言語処理の基礎』[岡崎,

Amazon SageMaker Canvas では、コードを一切書かずに機械学習を使用できます

最近では、特にテキストや画像形式のデータについて、機械学習 (ML) を使用して予測を行う際、ディープラーニングモデルの作成とチューニングに関する広範な機械学習の知識が必要でした。今日では、ML モデルを使用してビジネス価値を生み出したいと考えているすべてのユーザーが、ML にアクセスしやすくなっています。 Amazon SageMaker Canvas を使用すると、コードを 1

IBIS2023に参加しました

こんにちは。2023/10/29~11/1に開催された統計・機械学習系の学会、 第26回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2023) に、弊社データサイエンティストチームでオンライン参加してきました。 チュートリアル や 企画セッション では、2023年の開催ということもありやはり、昨今盛り上がりを見せているLLMが多くテーマとして取り上げられていました。 様々な研究や活用例がわ

自然言語処理におけるファインチューニング【ビジネス成長のためのAI用語】

自然言語処理におけるファインチューニング【ビジネス成長のためのAI用語】 2023.11.16 株式会社Laboro.AI 機械学習エンジニア 趙 心怡 リードマーケター 熊谷勇一 用語解説 ファインチューニングとは、ニューラルネットワークにおける機械学習の中で、あるデータセットを使って事前学習した訓練済みモデルの一部または全体を、別のデータセットを使って再訓練・微

11/18(土)NIFTY Tech Day 2023を開催いたします!

NIFTY Tech Day 2023では、インターネットサービス開始36年目を迎えた当社の信念や姿勢を発信いたします。 エンジニア社員がこれまでに得た自身の知見や当社での取り組み内容を発表します。 今年は、「ニフティのリアルを伝える」というコンセプトのもと、当社代表取締役社長によるこれまでとこれからを語る特別講演や当社社員が登壇するセッション、体験型ブース(オ

LLM登場までの深層学習の歴史を振り返ってみた[後編]

みなさんこんにちは! ワンキャリアでデータサイエンティストをしている長谷川です! 今回の記事では、LLM(Large Language Model:大規模言語モデル)登場に至るまでの深層学習の歴史の後編となります。

LLMを用いたLLMの自動評価について 〜可能性と注意点〜

こんにちは、イノベーションセンターの杉本(GitHub: kaisugi )です。普段はノーコードAI開発ツール Node-AI の開発に取り組む傍ら、兼務 1 で大規模言語モデル(LLM:Large Language Model)について調査を行なっています。特に、日本語を中心に学習された LLM への関心があり、 awesome-japanese-llm という日本語 LLM をまとめた Web サイトのメンテナンスにも取り組んでいます。 今回は
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